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机器学习因子选股月报（2026年7月）总结

核心内容

本报告基于西南证券研究院发布的《量价时序特征挖掘模型在深度学习因子中的应用》（2024年7月11日）中提到的 GAN_GRU 模型，定期更新该因子自2024年以来的表现情况，并提供最新一期的多头组合建议。

GAN_GRU 因子是通过 生成式对抗网络（GAN） 对量价时序特征进行处理后，再利用 门控循环单元（GRU） 进行时序特征编码所得到的选股因子。该因子在全A范围内表现较为稳健，且在多个行业中具有显著的超额收益表现。

主要观点

1. 因子表现

• 全A范围内IC均值：自2019年2月至2026年6月，月频调仓下，GAN_GRU因子的IC均值为 0.1045*，表明因子在整体市场中具有显著的择时能力。
• 多头组合年化超额收益率：该因子对应的多头组合年化超额收益率为 17.75%，表现优于市场基准。
• 最新一期IC值：截至2026年6月29日，最新一期IC值为 -0.0499*，虽为负值，但仍在显著水平。
• 近一年IC均值：近一年IC均值为 0.0370*，表明因子在较长时间范围内仍具有一定的有效性。

2. 行业表现

• 近期IC排名前五的行业（除综合）：

  • 传媒（0.3255***）
  • 钢铁（0.2762***）
  • 电力及公用事业（0.2674***）
  • 家电（0.2343***）
  • 交通运输（0.2035***）

• 近一年IC均值排名前五的行业（除综合）：

  • 煤炭（0.1587***）
  • 传媒（0.1549***）
  • 钢铁（0.1342***）
  • 消费者服务（0.1267***）
  • 商贸零售（0.1199***）

3. 多头组合表现

• 4月当期超额收益最高的五个行业（除综合）：

  • 煤炭（3.74%）
  • 电力及公用事业（2.88%）
  • 有色金属（2.55%）
  • 银行（2.43%）
  • 食品饮料（2.11%）

• 近一年月平均超额收益最高的五个行业（除综合）：

  • 食品饮料（1.02%）
  • 消费者服务（1.01%）
  • 电力及公用事业（0.89%）
  • 农林牧渔（0.84%）
  • 钢铁（0.60%）

4. 最新多头组合个股

截至2026年6月29日，因子得分排名前十的股票为：

1. 启明信息（计算机）
2. 金杯电工（电力设备）
3. 科美诊断（医药生物）
4. 新巨丰（轻工制造）
5. 长青股份（基础化工）
6. 湘电股份（电力设备）
7. 掌趣科技（传媒）
8. 中集集团（机械设备）
9. 中国铁建（建筑装饰）
10. 正泰电器（电力设备）

关键信息

模型构建与训练

• 模型结构：采用两层GRU（128, 128）和MLP（256, 64, 64）结构。
• 量价特征：包括18个特征，如收盘价、开盘价、成交量、换手率等，分为日频和月频特征。
• 训练方式：半年滚动训练，每半年更新一次模型，使用80%训练集与20%验证集的比例。
• 数据处理：对特征进行时序去极值+标准化，以及个股层面的截面标准化。
• 超参数设置：batch_size为截面股票数量，优化器为Adam，学习速率为1e-4，损失函数为IC，早停轮数为10，最大训练轮数为50。

风险提示

• 本报告基于历史数据，不构成投资建议。
• 若市场环境变化，因子表现可能与历史结论不一致。
• 第三方数据可能存在不准确风险。
• 投资者需自行评估风险承受能力，市场有风险，投资需谨慎。

表格与图表说明

• 表1：深度学习选股量价特征表，列出了日频与月频特征及其说明。
• 表2：GAN_GRU因子历史表现，包括IC、ICIR、换手率、年化收益率、年化波动率、信息比率、最大回撤率等关键指标。
• 表3：2026年6月末模型输出各行业排名第一个股。
• 表4：因子得分排名前十的个股。
• 图1-6：展示了深度学习模型结构、GAN模型示意、CNN模型示意、因子各行业IC表现及多头组合表现等。

分析师信息

• 分析师：郑琳琳、祝晨宇
• 执业证号：S1250522110001、S1250525100004
• 邮箱：zhengll@swsc.com.cn、zhcy@swsc.com.cn

投资评级说明

• 投资建议基于发布日后6个月内的相对市场表现。
• A股市场以沪深300指数为基准。
• 评级分为公司评级和行业评级，分别对应不同的预期涨幅区间。

重要声明

• 本报告信息来源于公开资料，不保证其准确性或完整性。
• 报告内容仅反映发布当日的判断，不构成投资建议。
• 报告仅供签约客户使用，未经授权不得引用、删节或修改。

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